Mijn gegevens ontginnen met behulp van gegevenswetenschap - dummies

In het tijdperk van big data lijkt het alsof organisaties van alle soorten en maten op zoek zijn naar een nieuwe werkgever. Ze willen datalinkwetenschappers inhuren, zodat ze gegevens en gegevensgestuurde besluitvorming kunnen gebruiken om waarde aan hun organisatie toe te voegen en concurrerend te blijven. Helaas begrijpen de meeste organisaties en hun rekruteringsmanagers niet echt big data, noch de rollen die data engineering en data science spelen bij het verkrijgen van waardevolle inzichten uit big data.

Data science en data engineering zijn verschillende dieren. Beide velden zijn ongelooflijk complex. U kunt misschien iemand vinden die op beide gebieden een beetje werk heeft verricht, maar hij is waarschijnlijk niet sterk in gegevenswetenschap als hij complexe gegevensverwerking doet en omgekeerd.

Gegevensverwerking is gericht op het overwinnen van knelpunten in gegevensverwerking en problemen met gegevensverwerking voor toepassingen die grote volumes, variëteiten en snelheden van gegevens gebruiken, terwijl d op een wetenschap betrekking heeft op het gebruik van statistische methoden, wiskundige modellering en machinale leermethoden voor het afleiden en visualiseren van diepe en waardevolle gegevensinzichten. Het vereist vaardigheden op het gebied van wiskunde, statistiek, codering voor gegevensanalyse en -visualisatie, materiedeskundigheid en een goed communicatievermogen.

Gegevenswetenschap gebruiken om betekenis uit gegevens te halen

Wiskundige modellen, statistische technieken en machine-leermethoden zijn allemaal handig als u werkt aan het ontlenen van diepe betekenis aan onbewerkte gegevens. Multi-criteria besluitvorming (MCDM) en Markov-ketens zijn twee soorten mathematische beslissingsmodellen die bruikbaar zijn in de datawetenschap.

Statistische technieken worden overal in de gegevenswetenschap gebruikt om alles te doen, van voorspellingen en voorspellingen tot hypothesevalidatie en parameterschatting. In machine learning implementeer je statistische, wiskundige en zelfs ruimtelijke algoritmen om te leren van grote datasets, om daaruit betekenisvolle patronen en relaties te detecteren.

Typen waarde die u kunt genereren met behulp van gegevenswetenschap

Nu u iets meer weet over wat data science is en hoe het wordt gedaan, vraagt ​​u zich misschien af ​​waarom het belangrijk is. In een zakelijke omgeving wordt data science bijna altijd gebruikt met als enige doel het verbeteren van de bottom-line - door ofwel kosten te besparen of de omzet te verhogen. Deze resultaten kunnen worden bereikt via vele routes, van bedrijfsprocesoptimalisatie tot customer-churn-reductie, van prijsmodeloptimalisatie tot ROI-verhogingen voor verkoop en marketing - de mogelijkheden gaan maar door.

Maar gegevenswetenschap is nuttig voor meer dan alleen het verhogen van inkomsten. Het wordt ook gebruikt in civiele, humanitaire en milieu-inspanningen om mensenlevens te redden of te verbeteren en om het milieu te beschermen tegen toekomstige schade.